中文Mistral简介
Chinese-Mistral由清华大学地学系地球空间信息科学实验室开发。
该模型基于Mistral发布的Mistral-7B-v0.1训练得到。首先进行中文词表扩充，然后采用实验室提出的PREPARED训练框架（under review）在中英双语语料上进行增量预训练。
实验结果表明，本模型的中文能力高于其他中文mistral-7B模型，且中文编码效率高于其他同等词表大小的模型。
下载地址：https://huggingface.co/itpossible/Chinese-Mistral-7B-v0.1
如果无法科学上网，可通过镜像下载https://hf-mirror.com/itpossible/Chinese-Mistral-7B-v0.1
训练语料及清洗
语料采样于WuDao、WanJuan、Dolma等高质量开源数据集。我们仔细检查了这些数据集，发现可以进一步提高数据质量。我们采用KenLM计算文档的PPL、启发式算法、定义过滤规则等方法进一步清洗语料，最终保留了90%的语料。
词表扩充
采用BPE算法（Sentencepiece实现）扩充中文词表，将mistral的词表由32000扩充至63776。我们随机从WuDao中抽取了多个文档，这些文档包括67,013,857个单词。多个模型的词表性能对比如下表。
结果显示，Chinese-Mistral的编码效率最高。
中文与英文通用能力比较
采用C-Eval（用于评测中文能力）、C-MMLU（用于评测中文能力）、MMLU（用于评测英文能力）的测试集进行评测。
与openbuddy社区开源的中文mistral在统一的实验环境中进行对比，显示Chinese-Mistral中英文能力均优于Openbuddy-mistral-7b-v13-base。
模型推理
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model_path = "itpossible/Chinese-Mistral-7B-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=device)
text = "在一场大雨后，我"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Chinese-Mistral平替——JiuZhou九州大语言模型
JiuZhou将Chinese-Mistral作为基座模型，在大规模地球科学领域语料上进行增量预训练。由于地球科学是交叉性非常强的学科，因此其通用能力得到进一步的提升。
C-Eval排行榜显示，九州的中文能力超越了开源社区开发的Chinese-Alpaca-Plus-13B，逼近chatglm2-6B。
JiuZhou基座模型下载地址：https://huggingface.co/itpossible/JiuZhou-base
